Analyse diagnostique : Définition, outils et exemples

Tout comme un médecin diagnostique un patient, un analyste effectue une analyse diagnostique pour trouver la cause d'une tendance, d'un modèle ou de toute condition affectant une situation particulière. Mais bien sûr, contrairement aux techniques du médecin, cela nécessite des techniques telles que l'exploration de données et l'analyse de corrélation pour poser un diagnostic. Et les organisations et les entreprises peuvent agir de manière plus robuste avec les données générées en utilisant ces techniques.

Cependant, il est nécessaire de fixer une limite à ce que fait l'analyse diagnostique. On peut la considérer comme une intersection entre l'analyse descriptive et l'analyse prédictive. Elle donne une description plus détaillée de la situation que l'analyse descriptive, mais elle ne va pas jusqu'à spéculer sur ces descriptions, comme le fait l'analyse prédictive.

Dans cet article, des informations sur ce qu'est l'analyse diagnostique, quand et comment l'utiliser sont partagées avec vous, accompagnées d'exemples.

Qu'est-ce qu'une analyse diagnostique ?

Une analyse diagnostique est un type d'analyse de données utilisé par les entreprises et les organisations pour répondre à la question de pourquoi une situation s'est produite.

La question -Pourquoi- est importante car tandis que l'analyse descriptive examine -Ce qui s'est passé-, l'analyse diagnostique examine les facteurs qui ont causé la situation.

Quand utiliser l'analyse diagnostique

Savoir quand utiliser l'analyse diagnostique dans l'analyse de données est essentiel pour obtenir des résultats efficaces. Les entreprises visent à prendre des mesures plus cohérentes en effectuant une analyse de données, en particulier aux moments clés et avant une activité importante. Cela permet de mettre en lumière des informations précieuses en étudiant les profondeurs de scénarios réels. Pour mieux comprendre quand utiliser l'analyse diagnostique, voici quelques scénarios spécifiques d'analyse diagnostique :

Meilleurs moments pour utiliser l'analyse diagnostique

Avantages de l'utilisation de l'analyse diagnostique

L'utilisation de l'analyse diagnostique dans la recherche est une partie intégrante de chaque entreprise et organisation. C'est un moyen entre les analyses descriptives et prédictives et prescriptives. Connaître cette position de l'analyse diagnostique vous aidera à déterminer la direction de votre analyse et à trouver plus facilement une solution à votre problème. En général, l'analyse diagnostique présente des avantages tels que :

Avantages de l'utilisation de l'analyse diagnostique

✅Il aide les chercheurs à identifier des modèles. Ces modèles sont utilisés comme des indices pour trouver la cause des problèmes et aider à révéler le tableau d'ensemble.

✅Il améliore le processus de prise de décision. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse comme base pour élaborer leurs prochaines étapes stratégiques.

✅Il est utilisé pour comprendre efficacement les données historiques. Les modèles statistiques peuvent montrer de nombreux points de données que vous avez peut-être manqués à un moment donné dans votre recherche ou votre hypothèse.

✅C'est une base pour une large gamme d'analyses. Si vous voulez avancer dans l'analyse diagnostique, vous atteindrez l'analyse prédictive. Si vous voulez avancer dans l'analyse prédictive, vous atteindrez l'analyse prescriptive.

Méthodes d'analyse diagnostique

Le choix de la méthode pour votre analyse de données est important. Vous pouvez toujours vous tourner vers différentes méthodes, inventer une nouvelle méthode vous-même ou utiliser plusieurs méthodes ensemble. Cependant, les techniques d'analyse diagnostique qui se démarquent par leur efficacité seront mentionnées maintenant :

Méthodes d'analyse diagnostique

1. Analyse des causes profondes

De manière très simple, elle essaie de découvrir pourquoi une situation s'est produite, pourquoi une autre situation a suivi cette situation et pourquoi elle a continué ainsi. Ce type de méthode d'analyse est appelé Cinq Pourquoi et est considéré comme une méthode solide pour atteindre les causes des pourquoi.

2. Analyse de corrélation

Elle vise à révéler les causes initiales des événements en examinant la relation entre deux variables ou plus. Lorsque l'équilibre des pouvoirs entre ces variables est mesuré, le résultat peut expliquer mathématiquement certaines réalités.

3. Analyse de régression

Elle peut être utilisée pour trouver la source du problème en fonction de la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante.

4. Diagramme d'Ishikawa

C'est une méthode très simple créée en écrivant les raisons dans différentes catégories entre les arêtes de poisson sur un diagramme d'Ishikawa. Elle est particulièrement utilisée dans la conception de produits, la production et le marketing.

5. Analyse de Pareto

C'est une méthode d'analyse qui liste de nombreux problèmes concernant une situation et prédit lequel doit être résolu en premier. Selon l'analyse de Pareto, 80 pour cent des effets ou problèmes découlent de 20 pour cent des causes. Par conséquent, la première priorité est de découvrir quelle action a le plus d'impact.

Outils d'analyse diagnostique

Dans le monde moderne, l'analyse à l'aide de l'intelligence artificielle et des programmes a atteint sa maturité. Ces programmes sont la prunelle des yeux des entreprises à bien des égards. Par exemple, ils accélèrent le processus d'analyse, traitent des données denses, révèlent des détails, et influencent directement votre processus de prise de décision. Si vous vous demandez quels sont ces programmes, voici cinq outils d'analyse diagnostique largement utilisés :

Exemples d'analyse diagnostique en temps réel

L'analyse diagnostique est toujours prête à vous aider à éclairer les données sombres du passé. Il peut toujours y avoir une autre raison qui affecte une cause, et il peut ne pas être possible de la révéler sans une analyse détaillée. Par conséquent, pour comprendre les raisons, vous pouvez créer des modèles que vous pouvez utiliser pour produire des solutions à l'aide de l'intelligence artificielle. 

Je vais partager avec vous trois exemples d'analyse diagnostique pour vous aider à vous habituer à ce concept :

1. Analyse des performances de vente

Il est connu de tous que les ventes d'une entreprise ne suivent pas toujours le même ordre. Vos ventes peuvent changer en raison de facteurs saisonniers, de la concurrence, de l'émergence de nouvelles technologies et de raisons similaires. Si ces changements sont visibles, une analyse quantitative comme l'analyse conjointe peut vous aider à fournir de meilleurs services à vos clients.

Cependant, parfois ces raisons ne sont pas si discrètes ou visibles, ou même si elles sont visibles, il est également important de savoir laquelle a le plus grand impact. Vous ne pouvez donc y parvenir qu'en remontant à la source des causes à l'aide d'une analyse diagnostique.

2. Comprendre le modèle de désabonnement des clients

Le désabonnement des clients est l'un des problèmes inévitables pour chaque entreprise. Alors que les entreprises qui parviennent à faire face à cela ne perdent rien, celles qui ne peuvent pas le faire subiront de grands coups. C'est pourquoi l'analyse diagnostique est d'une importance vitale. Bien sûr, ce n'est pas le seul type d'analyse qui peut vous aider. Vous pouvez utiliser l'analyse situationnelle pour examiner les facteurs externes et internes de votre entreprise.

D'autre part, l'analyse diagnostique vous permet d'analyser séparément les habitudes d'utilisation des produits, les modes de paiement, les plaintes et la satisfaction de vos clients avec des techniques de modélisation. Ainsi, vous pouvez déterminer sur quel problème vous devez vous concentrer ; par exemple, vous pouvez avoir besoin d'un meilleur représentant du service client.

3. Raisons pour lesquelles les employés quittent votre entreprise

Les entreprises rencontrent parfois un modèle de rotation massive des employés. Il est essentiel pour vous de faire un bon diagnostic afin d'intervenir correctement dans ce problème. Vous pouvez créer un modèle d'analyse diagnostique et révéler les problèmes avec les données que vous obtenez à la suite des enquêtes de satisfaction au travail avec vos employés. Ou vous pouvez utiliser une méthode d'analyse qualitative comme l'analyse narrative pour améliorer l'identité de votre entreprise.

En revenant à l'analyse diagnostique: Par exemple, si les employés se plaignent le plus du salaire de votre entreprise, l'analyse diagnostique montrera que vous devriez prêter attention à ce problème.

Conclusion

Dans le paysage en constante évolution du monde des affaires, l'analyse diagnostique peut être vue comme une boussole. Elle fournit aux entreprises les outils nécessaires pour trouver un chemin à travers le vaste océan de données. Elle est principalement utilisée pour comprendre les événements et les causes en utilisant des outils d'analyse puissants.

Cet article partage avec vous des exemples réels et des méthodes d'analyse pour vous aider à mieux maîtriser l'analyse d'entreprise. Après avoir lu cet article, vous serez désormais en mesure d'utiliser efficacement l'analyse diagnostique pour votre développement.